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    2025 에듀윌 데이터분석 준전문가 ADsP 2주끝장

    9791136035714.jpg

    도서명:2025 에듀윌 데이터분석 준전문가 ADsP 2주끝장
    저자/출판사:윤소영/에듀윌
    쪽수:592쪽
    출판일:2025-01-05
    ISBN:9791136035714

    목차
    1과목 데이터 이해
    CHAPTER 01 데이터의 이해
    001 데이터(Data)의 정의 및 유형
    002 암묵지와 형식지
    003 DIKW 피라미드
    004 데이터베이스 이해
    005 데이터베이스 용어 BASIC
    006 데이터베이스 용어 ADVANCED
    007 DBMS(DataBase Management System)
    008 데이터베이스 설계
    009 시대별 기업 내부 데이터베이스 솔루션
    010 분야별 기업 내부 데이터베이스 솔루션

    CHAPTER 02 데이터의 가치와 미래
    011 빅데이터(Big Data)
    012 빅데이터의 출현 배경
    013 IoT(Internet of Things)
    014 빅데이터의 역할
    015 빅데이터의 가치와 영향
    016 빅데이터의 활용 기법
    017 빅데이터의 위기 요인과 통제 방안
    018 개인정보 비식별화 기법 및 개인정보 보호 이해
    019 빅데이터의 활용 사례 및 빅데이터 활용을 위한 3요소

    CHAPTER 03 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
    020 빅데이터 분석과 전략 인사이트
    021 데이터 사이언스(Data Science)
    022 데이터 분석 관련 직무
    023 데이터 분석과 인문학


    2과목 데이터 분석 기획
    CHAPTER 01 데이터 분석 기획의 이해
    024 분석 기획
    025 목표 시점별 분석 기획 방안
    026 분석 기획 시 고려 사항
    027 데이터 유형 및 저장 방식
    028 분석 방법론 개요
    029 KDD, CRISP-DM 분석 방법론
    030 빅데이터 분석 방법론 개요
    031 빅데이터 분석 방법론 - 분석 기획(Planning)
    032 빅데이터 분석 방법론 - 데이터 준비(Preparing)
    033 빅데이터 분석 방법론 - 데이터 분석(Analyzing)
    034 분석 과제 도출 방법
    035 하향식 접근 방법의 데이터 기획 단계
    036 분석 과제 발굴 - 상향식 접근 방식
    037 분석 프로젝트의 특징 및 특성 관리

    CHAPTER 02 분석 마스터 플랜
    038 분석 마스터 플랜 & ISP
    039 분석 마스터 플랜 수립
    040 분석 과제 우선순위 결정
    041 이행 계획 수립
    042 분석 거버넌스 체계
    043 데이터 분석 수준 진단
    044 분석 수준 진단 결과
    045 데이터 거버넌스 체계 수립
    046 데이터 분석을 위한 조직 구조
    047 분석 과제 관리 프로세스


    3과목 데이터 분석
    CHAPTER 01 R 기초와 데이터 마트
    048 R의 특징과 데이터 형 종류
    049 R의 데이터 형 - 벡터(vector)
    050 R의 데이터 형 - matrix, data.frame
    051 R함수 - summary
    052 그래프 종류
    053 파생변수(Derived Variable)
    054 결측치와 이상값 처리

    CHAPTER 02 통계 분석
    055 통계 분석 개요
    056 데이터의 분류
    057 집중화 경향 측정
    058 확률 기본 용어
    059 확률분포
    060 이산형 확률분포
    061 연속형 확률분포 1
    062 연속형 확률분포 2
    063 통계적 추론의 분류
    064 추정량(Estimator), 추정값(Estimate)
    065 통계적 추론 - 추정(Estimation)
    066 통계적 추론-가설검정
    067 모수적 추론과 비모수적 추론
    068 모수적 추론(Parametric Inference)
    069 t-검정 예시
    070 비모수적 추론(Non-Parametric Inference)
    071 회귀 분석(Regression Analysis) 개요
    072 회귀 모형의 가정
    073 데이터 정규성 검정
    074 회귀 모형의 종류
    075 회귀 모형 해석
    076 다중공선성 및 변수 선택법
    077 과대적합(Overfitting)과 정칙화(Regularization)
    078 회귀 모델 평가지표
    079 선형회귀 분석 결과 해석
    080 데이터 스케일링(Scaling)
    081 상관 분석
    082 차원 축소
    083 주성분 분석(PCA)
    084 시계열 자료
    085 시계열 모형, 분해 시계열

    CHAPTER 03 정형 데이터 마이닝
    086 정형 데이터 마이닝
    087 모형 평가
    088 분류 분석의 모형 종류
    089 로지스틱회귀 분석
    090 의사결정나무(Decision Tree) 모형
    091 앙상블(Ensemble) 모형
    092 K-NN, SVM
    093 인공신경망(ANN) 모형
    094 분류 모형 평가 지표 1 - 오분류표
    095 분류 모형 평가 지표 2
    096 군집 분석 - 계층적 군집
    097 군집 분석 - 계층적 군집의 예
    098 군집 분석 - 분할적(=비계층적) 군집
    099 군집 분석 - 평가, 결과 해석
    100 군집 분석 - 자기조직화지도(SOM)
    101 연관 분석(Association Analysis)
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